qwen-oauth 종료 후의 Qwen Code: JoinGonka Gateway를 통한 작업

1단계: Qwen Code 설치. 프로젝트 README의 공식 방법:

# Linux and macOS: standalone build with its own Node.js
curl -fsSL https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.ps1 | iex

# npm (requires Node.js 22 or newer)
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

# Homebrew
brew install qwen-code

스크립트는 명령어를 ~/.local/bin/qwen에 넣고 필요하면 셸 설정 파일에 경로를 추가합니다. 터미널을 다시 열고 확인하세요: qwen --version.

2단계: 키 발급. gate.joingonka.ai/register에서 가입하고 주소를 인증한 뒤, "API 키" 섹션에서 jg- 접두사가 붙은 키를 생성하세요.

3단계: 설치 프로그램 실행.

npx @joingonka/setup --tool qwen-code

설치 프로그램이 키를 물어보고(셸 기록에 남지 않도록 명령줄 인수로는 전달되지 않습니다) ~/.qwen/settings.json을 편집합니다. Qwen Code 문서가 "단일 파일" 설정에 권장하는 파일입니다:

• 키를 파일 자체의 env 블록에 JOINGONKA_API_KEY라는 이름으로 기록합니다. 자체 /auth 명령도 같은 곳에 키를 저장합니다. 파일 권한은 600이 되고 셸 환경은 변경되지 않습니다.
• 네트워크의 모델을 modelProviders.openai 목록에 추가합니다. 게이트웨이 주소, 실제 컨텍스트 윈도우, 응답 상한이 포함됩니다. 이 목록에 있는 다른 공급자의 항목은 유지됩니다.
• 인증 유형이 선택되지 않았거나 폐기된 qwen-oauth를 가리키면 openai로 전환하고 기본 모델을 DeepSeek V4 Flash로 설정합니다. 다른 유형(anthropic, gemini, vertex-ai)이 유효하게 선택된 경우 --model 플래그 없이는 건드리지 않습니다.
• 이전 파일의 복사본을 저장하고 주석과 기타 설정은 그대로 두며, 마지막에 게이트웨이로 실제 요청을 보내 키, 주소, 모델이 수락되었는지 알려줍니다.

qwen-oauth가 남아 있던 설치에서의 출력 예시(축약):

Configured ~/.qwen/settings.json
Base URL: https://gate.joingonka.ai/v1
Default model: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (replaces qwen-oauth — that free tier was discontinued on 2026-04-15)
Switched Qwen Code to JoinGonka (auth type "openai") — this replaced your previous auth type "qwen-oauth".
To go back: run /auth (and /model) inside Qwen Code, or restore ~/.qwen/settings.json.bak.2026-09-23T04-22-32-159Z.
…
✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model.

다른 기본 모델은 --model 플래그로 지정합니다. glm, minimax 약어 또는 전체 식별자를 사용할 수 있습니다. 명시적으로 지정된 모델은 항상 기록됩니다. 무인 모드는 환경 변수에서 키를 가져옵니다:

JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key npx @joingonka/setup --tool qwen-code --model glm --non-interactive

QWEN_HOME 변수로 이동된 디렉터리는 설치 프로그램이 자동으로 찾습니다. 다시 실행하면 모델 카탈로그는 업데이트되지만 선택한 네트워크 모델은 유지됩니다: Kept your current default model.

설치 프로그램이 하는 모든 일은 직접 작성할 수 있습니다. 파일은 ~/.qwen/settings.json(또는 $QWEN_HOME/settings.json)이며, Qwen Code는 이를 주석이 포함된 JSON으로 읽습니다. Gonka 네트워크를 위한 실전 설정 전체는 다음과 같습니다:

{
  "env": { "JOINGONKA_API_KEY": "jg-your-key" },
  "modelProviders": {
    "openai": [
      { "id": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "name": "DeepSeek V4 Flash (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 380000, "samplingParams": { "max_tokens": 32768 } } },
      { "id": "zai-org/GLM-5.3-Flash", "name": "GLM 5.3 Flash (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 390000, "samplingParams": { "max_tokens": 8192 } } },
      { "id": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", "name": "MiniMax M2.7 (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 200000, "samplingParams": { "max_tokens": 8192 } } }
    ]
  },
  "security": { "auth": { "selectedType": "openai" } },
  "model": { "name": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1" }
}

키를 두는 위치. Qwen Code는 envKey 변수의 값을 다음 순서로 찾는다: 셸 환경, 그다음 처음 발견되는 .env(.qwen/.env, 현재 디렉터리에서 상위로 올라가며 찾는 .env, 이후 ~/.qwen/.env와 ~/.env), 마지막으로 파일의 env 블록이다. 여기서 가장 큰 함정이 생긴다: 셸에 export된 오래된 값의 JOINGONKA_API_KEY가 파일을 덮어쓴다. settings.json에 올바른 키가 있어도 401 Invalid API key가 뜨는 것을 의도적으로 검증했다. 설치 프로그램은 환경에서 다른 값을 발견하면 경고를 띄운다.

프로젝트에 대한 주의사항: 프로젝트의 .qwen/settings.json에 자체 modelProviders가 있으면 홈 디렉터리의 리스트를 보완하는 것이 아니라 대체한다. 그 프로젝트 안에서는 게이트웨이 모델이 /model에서 사라진다. 프로젝트 파일에 키를 넣지 말아야 한다. 함께 리포지토리에 커밋되기 때문이다.

modelProviders 수정은 실행 중인 세션에서도 재시작 없이 반영된다. /model을 다시 열기만 하면 된다. 에디터가 없다면 /auth → Custom Provider 마법사로 같은 작업을 할 수 있다.

Qwen Code에는 두 가지 독립적인 선택 사항이 있습니다. 인증 유형(어떤 프로토콜을 활성화하고 어디서 키를 가져올지)과 모델입니다. 유형은 security.auth.selectedType에 저장되며, 이에 따라 설치 프로그램의 작동 방식이 결정됩니다:

세션 내에서 모델을 변경하려면 /model 명령을 사용합니다. 이번 실행에서 프로토콜 레이블이 있는 모든 게이트웨이 레코드가 표시되었으며, 목록 아래에는 컨텍스트 윈도우, 주소, 키 환경 변수 이름이 나타났습니다:

Select Model

  1. [openai] MiniMax M2.7 (Gonka) (MiniMaxAI/MiniMax-M2.7)
› 2. [openai] DeepSeek V4 Flash (Gonka) (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731)
  3. [openai] GLM 5.3 Flash (Gonka) (zai-org/GLM-5.3-Flash)

Modality:       text-only
Context Window: 380,000 tokens
Base URL:       https://gate.joingonka.ai/v1
API Key:        JOINGONKA_API_KEY

/model을 통한 선택은 세션 간에 유지됩니다. 1회성 실행 시 모델을 지정하려면 -m 플래그와 ID를 사용합니다: qwen -m zai-org/GLM-5.3-Flash. 힌트 및 권한 분류를 위한 별도의 가벼운 모델은 /model --fast로 지정합니다. 아직 전용 모델이 없으므로 메인 모델이 이 작업을 수행합니다.

어떤 모델을 선택할 것인가. 네트워크의 모든 모델 가격은 동일하므로 선택은 동작 방식에 따라 달라집니다. Qwen Code 0.24.4에서 동일한 작업(파일 읽기 및 오류 찾기, 2026년 9월 23일 검증)을 수행했을 때의 결과는 다음과 같습니다:

GLM-5.3 Flash의 추론. 설치 프로그램은 각 모델에 samplingParams를 설정하지만, 이 경우 Qwen Code는 요청에 추론 수준을 추가하지 않습니다. /effort 명령은 네트워크 모델에 도달하지 않으며, GLM-5.3 Flash는 항상 추론을 수행합니다. 전환이 필요한 경우 모델 레코드 내에서 직접 수준을 선언하십시오:

{
  "id": "zai-org/GLM-5.3-Flash",
  "capabilities": {
    "reasoning": { "profile": "openai-effort", "efforts": ["low", "high"], "defaultEffort": "high" }
  },
  …
}

이렇게 하면 Qwen Code가 reasoning_effort를 전송하기 시작하며, GLM-5.3 Flash에서 low 값은 추론을 완전히 비활성화합니다(자세한 내용은 모델 개요 참조). 이번 실행에서 "defaultEffort": "low"를 설정했을 때, Qwen Code는 reasoning_effort: "low"를 전송했고 모델은 추론 블록 없이 답변했습니다.

가장 빠른 확인 방법은 한 번만 실행해보는 것입니다. 빈 디렉터리에 실제로는 뺄셈을 하는 덧셈 함수가 들어 있는 calc.py를 넣고 버그를 찾아달라고 요청하세요.

qwen -p "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

에이전트가 스스로 읽기 도구를 호출하고 핵심을 짚어 답해야 합니다. GLM-5.3 Flash(-m zai-org/GLM-5.3-Flash로 실행)는 이렇게 답했습니다.

Yes, there is a bug: the `add` function subtracts instead of adding (`return a - b`), so `print(add(2, 3))` prints `-1` instead of `5`.

인터페이스(인수 없이 qwen)에서는 헤더에 선택된 모델이 API Key | DeepSeek V4 Flash (Gonka)로 표시되고, 같은 요청은 다음과 같이 처리됩니다.

> Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug.
  ✓ Read calc.py, README.md

  ◆ Yes, calc.py has a bug: the add function returns the difference (a - b) instead of the sum (a + b). …

  ➜ demo · DeepSeek V4 Flash (Gonka) · 380.0k Context 5.1% used

/stats 명령은 모델별 요청 수와 토큰 수를 보여주고, Gateway 대시보드에서도 같은 사용량이 '사용량' 섹션에 표시됩니다.

-p의 승인 모드. 플래그 없이 단발 실행하면 Ask Permissions 모드로 동작합니다. 승인해줄 사람이 없으므로 권한이 필요한 도구인 셸 명령, 파일 편집 및 쓰기는 모델에 아예 전달되지 않습니다. 저희 실행에서 ls를 실행해달라고 하자 에이전트는 그런 도구가 없다고 답했습니다. 편집에는 --approval-mode auto-edit을, 명령에는 --yolo를 추가하세요. 후자의 경우 Qwen Code가 샌드박스가 활성화되지 않았다는 경고를 함께 표시합니다.

문제가 생기면 보통 메시지만 읽어도 원인이 파악됩니다.

에이전트는 챗봇과는 다르게 토큰을 소비합니다. Qwen Code는 모든 문구에 시스템 프롬프트와 도구 설명을 추가하며 작업이 여러 단계로 나뉩니다. 테스트 결과, 각 qwen -p 요청은 핵심 작업 전 약 13,000개의 입력 토큰을 사용하며, "파일을 읽고 오류를 찾아라"는 작업은 2단계에 걸쳐 약 27,000개의 토큰을 소비했습니다. 인터페이스에는 더 많은 도구가 포함되어 있고, Qwen Code의 답변 후 동일 모델을 사용하여 후속 요청(다음 단계 제안 등)을 수행합니다. /stats 명령을 사용한 결과 동일 작업에 4번의 요청이 발생하고 약 79,000개의 입력 토큰이 소비되었습니다.

JoinGonka Gateway를 통하면 토큰 비용은 입력 100만 개당 $0.0069, 출력 100만 개당 $0.021입니다. 이 가격은 네트워크의 모든 모델에 동일하게 적용되며 이 페이지의 라이브 소스에서 동적으로 불러옵니다.

오른쪽 열의 추정치는 2026년 9월 가격 기준입니다. 참고로 Qwen Code의 결제 방식은 다음과 같습니다:

불필요한 보조 요청은 끌 수 있습니다. 다음 단계 제안은 "ui": { "enableFollowupSuggestions": false }, 백그라운드 자동 메모리는 "memory": { "enableManagedAutoMemory": false, "enableManagedAutoDream": false } 입니다. 정확한 소비량과 잔액은 관리 페이지의 "사용 현황" 및 "빌링" 섹션에서 확인하십시오. 기본값으로 DeepSeek V4 Flash가 선택된 이유는 모델 개요에서 자세히 다룹니다.

승인 모드. Qwen Code는 기본적으로 Auto 모드로 시작됩니다. 프로젝트 내 읽기, 검색, 수정은 즉시 허용되지만, 쉘 명령어 및 기타 위험한 작업은 분류 모델에 대한 요청을 통해 평가됩니다. 다른 모드(Plan, Ask Permissions, Auto-Edit, YOLO)는 Shift+Tab(Windows는 Tab) 또는 /approval-mode 명령으로 변경 가능하며, 기본 모드는 tools.approvalMode 키로 설정합니다.

백그라운드 작업. Qwen Code는 기본적으로 자동 메모리 기능을 수행합니다. 대화 후 프로젝트에 대한 메모와 사용자 선호도를 추출하고, 하루에 한 번 동일 모델을 사용하여 이를 정리(Dream)합니다. 단일 실행 시 이 작업이 눈에 띄어 백그라운드 작업이 모델을 기다리는 동안 qwen -p가 수 분간 완료되지 않을 수 있습니다. 스크립트나 CI의 경우 자동 메모리를 끄고 --max-wall-time, --max-session-turns, --max-tool-calls로 한도를 설정하십시오.

이미지. 네트워크 모델은 텍스트 전용입니다(/model에서 Modality: text-only). 스크린샷이 필요한 경우 /model --vision 명령으로 다른 제공업체의 중간 모델을 지정하세요. 해당 모델이 이미지를 텍스트로 설명하고 메인 모델이 이어서 작업을 수행합니다.

통계. Qwen Code는 기본적으로 익명 사용 통계를 전송합니다. 이를 끄려면 "privacy": { "usageStatisticsEnabled": false }를 사용하십시오. 게이트웨이는 프롬프트나 답변 내용을 저장하지 않으며 소비 집계만 수행합니다.

네트워크 내 이웃. 네트워크가 지원하는 모델의 연구소들도 자체 에이전트를 출시합니다. DeepSeek은 DeepSeek Harness, MiniMax는 MiniMax Code, GLM 개발사인 Z.ai는 ZCode를 제공합니다. 이들은 모두 동일한 게이트웨이에 동일한 키로 연결되어 잔액을 공유합니다.